智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的含義、功能與智慧性研究

摘 "要 "從智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的含義出發(fā)，探究智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境對現(xiàn)代信息化教育的重要作用。以生態(tài)學(xué)視角解析智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的功能，即智慧干預(yù)學(xué)習(xí)行為和智慧提升學(xué)習(xí)效果。并從智慧識別、智慧感知、智慧干預(yù)和智慧評價四個方面呈現(xiàn)出智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的智慧性，挖掘智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境作為一種特殊教育生態(tài)系統(tǒng)的基本規(guī)律和發(fā)展動態(tài)。旨在構(gòu)建健康、和諧的學(xué)習(xí)環(huán)境，實現(xiàn)教育的可持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞 "教育生態(tài)系統(tǒng)；智慧學(xué)習(xí)環(huán)境；智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)

境；智慧識別；智慧感知；智慧干預(yù)；智慧評價

中圖分類號：G712 " "文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2024）24-00-07

1 "智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的含義

關(guān)于智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的概念尚未有明確的定義，多數(shù)學(xué)者主要從生態(tài)學(xué)的視角研究學(xué)習(xí)環(huán)境，以教育生態(tài)環(huán)境為主要研究對象。本文研究的智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境，重點是將生態(tài)學(xué)相關(guān)規(guī)律融入智慧學(xué)習(xí)環(huán)境，以智慧學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)成要素為出發(fā)點，探究生態(tài)規(guī)律對智慧學(xué)習(xí)環(huán)境構(gòu)成要素的影響。基于以上研究視角，提出智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的概念，即智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境是物理環(huán)境、虛擬環(huán)境與教學(xué)環(huán)境共同對學(xué)習(xí)者產(chǎn)生作用的復(fù)雜生態(tài)環(huán)境，是以生態(tài)系統(tǒng)的物質(zhì)循環(huán)、能量流動和信息傳遞三大基本規(guī)律為指導(dǎo)[1]，以智慧學(xué)習(xí)環(huán)境為支撐，以轉(zhuǎn)變限制因子、強化補償因子、彌補缺失因子、遵循耐受性法則為方式，提升學(xué)習(xí)者智慧水平的學(xué)習(xí)空間或?qū)W習(xí)場所。

根據(jù)教育生態(tài)環(huán)境與教育生態(tài)系統(tǒng)的相關(guān)概念可知，智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境可看作是教育生態(tài)環(huán)境中的具體環(huán)境，也可看作是教育生態(tài)系統(tǒng)的子系統(tǒng)。如圖1所示，社會生態(tài)系統(tǒng)向教育部門輸入人口、資源等物質(zhì)、能量，提供必備的物質(zhì)和能量條件，教育部門內(nèi)部進行相互作用并將畢業(yè)生、文化等物質(zhì)、能量傳輸?shù)缴鐣鷳B(tài)系統(tǒng)中，形成動態(tài)平衡的生態(tài)圈。智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境可界定為課堂生態(tài)系統(tǒng)，是基于智慧學(xué)習(xí)環(huán)境（本文特指智慧教室）的課堂生態(tài)環(huán)境，并將學(xué)校生態(tài)系統(tǒng)作為該系統(tǒng)的外部條件和保障結(jié)構(gòu)。如圖2所示，由學(xué)校生態(tài)系統(tǒng)向智慧學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)輸入物質(zhì)、能量，再由智慧學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部調(diào)控、傳輸、作用，最后向?qū)W校生態(tài)系統(tǒng)輸出物質(zhì)與能量的動態(tài)平衡生態(tài)圈。根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)的能量流可知，生態(tài)系統(tǒng)的最終能量源泉是太陽，因此，將其類比到智慧學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)中，要探究智慧生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)平衡的前提要首先明確能量來源這一問題，而智慧生態(tài)系統(tǒng)的能量來源主要是學(xué)校與社會中的校企合作部門。

2 "智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的功能

2.1 "智慧干預(yù)學(xué)習(xí)行為

2.1.1 "物理環(huán)境智慧干預(yù)、支持生態(tài)學(xué)習(xí)

任何生態(tài)環(huán)境都不是獨立存在的，都是外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境相互關(guān)聯(lián)、相互影響的。外部環(huán)境提供內(nèi)部活動必需的物質(zhì)和能量，同時傳遞外部環(huán)境信息。內(nèi)部活動獲取外部環(huán)境的支持和影響，進行發(fā)展與聯(lián)系。在教育生態(tài)系統(tǒng)中，更加傾向于研究學(xué)習(xí)者與內(nèi)部環(huán)境之間的聯(lián)系、外部環(huán)境的能量流動和物質(zhì)循環(huán)作用。智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中的物理環(huán)境是一種內(nèi)部環(huán)境，也是支持智慧學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)環(huán)境。外部環(huán)境持續(xù)地向物理環(huán)境輸送外部能量，外部能量在物理環(huán)境中進行轉(zhuǎn)化再作用到學(xué)習(xí)過程中去。如圖3所示，物理環(huán)境與學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程緊密相連，為學(xué)習(xí)者提供環(huán)境支持，以維系學(xué)習(xí)者與環(huán)境、資源間的動態(tài)平衡。

物理環(huán)境對學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)干預(yù)是最基礎(chǔ)的，也是保障學(xué)習(xí)者生態(tài)學(xué)習(xí)的前提。物理環(huán)境干預(yù)學(xué)習(xí)行為不僅僅在某一階段，也不僅在學(xué)習(xí)的前段，而是貫穿整個學(xué)習(xí)過程，具有實時性和持續(xù)性。首先，從生態(tài)學(xué)的角度出發(fā)，物理環(huán)境向?qū)W習(xí)者進行能量、物質(zhì)流動和信息傳遞，這本身就是自然形成的、自由接受的干預(yù)方式。在智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中的物理環(huán)境具有智能性。首先，它能夠根據(jù)場所內(nèi)的學(xué)習(xí)者數(shù)量、座位位置、室外溫度等進行信息采集和定位，并做出準確分析，提供合適的燈光區(qū)域、亮度以及溫濕度，學(xué)習(xí)者能夠自然接收到這些能量和信息，從而處于最舒適的學(xué)習(xí)環(huán)境中。其次，物理環(huán)境中的高清監(jiān)控設(shè)備可以不間斷監(jiān)控學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)狀態(tài)，保障學(xué)習(xí)者安全、有序地學(xué)習(xí)。最后，在整個教學(xué)過程中，物理環(huán)境與教師教學(xué)保持緊密關(guān)聯(lián)，物理環(huán)境中的物聯(lián)設(shè)備、傳感技術(shù)能夠捕捉教師的教學(xué)情境，從而進行智慧干預(yù)，改變環(huán)境信息，實現(xiàn)與教學(xué)情境相匹配，使學(xué)習(xí)者感受真實學(xué)習(xí)情境，并在真實情境中體驗學(xué)習(xí)，這可以使學(xué)習(xí)能量流動、信息傳遞保持正常平衡，減少無用能量的流失，同時幫助學(xué)習(xí)者直接、有效獲取真實信息。

2.1.2 "虛擬環(huán)境智能分析、智慧干預(yù)

在“互聯(lián)網(wǎng)+”教育的背景下，學(xué)習(xí)資源越來越豐富、學(xué)習(xí)內(nèi)容越來越廣泛，這些資源和內(nèi)容可以從包括國家精品課程、開放教育資源、一師一優(yōu)課、各種MOOC平臺[3]等多平臺獲取。面對如此豐富的學(xué)習(xí)資源，學(xué)習(xí)者該如何選擇成為當前的一大難題。常常有人戲稱，處于知識的海洋之中，卻飽受知識的饑渴，究其根本在于資源利用不當、資源獲取與匹配不“生態(tài)”，造成資源浪費。學(xué)習(xí)者需要投入較多的時間和精力篩選資源，自身能量卻白白流失。因此，構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境模型的主要功能就在于智慧干預(yù)學(xué)習(xí)行為，有效提升學(xué)習(xí)效果，實現(xiàn)動態(tài)平衡的生態(tài)化學(xué)習(xí)。在智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中，虛擬環(huán)境作為智慧干預(yù)[4]學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的核心要素，主要體現(xiàn)在學(xué)前、學(xué)中和學(xué)后三個方面。

1）學(xué)前干預(yù)。在教師布置學(xué)習(xí)任務(wù)之后，學(xué)習(xí)者開始任務(wù)學(xué)習(xí)。傳統(tǒng)的任務(wù)學(xué)習(xí)，往往是學(xué)習(xí)者根據(jù)教師的學(xué)習(xí)任務(wù)進行分組學(xué)習(xí)，分組后進行任務(wù)分配，獨自完成個人的學(xué)習(xí)任務(wù)后進行小組討論，最終形成學(xué)習(xí)結(jié)果。在學(xué)習(xí)過程中沒有任何學(xué)習(xí)干預(yù)，僅僅是根據(jù)自己的學(xué)習(xí)需求搜集資源信息進行整合學(xué)習(xí)。任務(wù)也是根據(jù)學(xué)習(xí)者興趣、特長進行分配。而在智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境下，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)過程大不相同，以生態(tài)觀為指導(dǎo)思想，以獲取最大化學(xué)習(xí)效果為目的。首先在課前，當學(xué)習(xí)者拿到教師布置的學(xué)習(xí)任務(wù)時，虛擬環(huán)境會根據(jù)學(xué)習(xí)者的情況進行智慧干預(yù)，提醒學(xué)習(xí)者該項任務(wù)適合個人自主學(xué)習(xí)還是小組協(xié)作學(xué)習(xí)。通過云計算技術(shù)存儲學(xué)習(xí)者的大量學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，進而利用大數(shù)據(jù)[5]和學(xué)習(xí)分析技術(shù)進行分析，判斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格和學(xué)習(xí)類型，從而合理干預(yù)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)方式。其次，根據(jù)學(xué)習(xí)任務(wù)的內(nèi)容和難易程度進行虛擬環(huán)境智能分析，推送匹配學(xué)習(xí)者特征的學(xué)習(xí)資源，保障推送資源的優(yōu)質(zhì)與可用性，避免大量其他資源的干擾和時間的浪費，從而實現(xiàn)最大效益的內(nèi)容學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)者通過獲取虛擬環(huán)境傳遞的學(xué)習(xí)信息與各種能量，使用智能終端進行線上線下合理、有效的學(xué)習(xí)，最大化發(fā)揮學(xué)習(xí)者的個人學(xué)習(xí)效果和協(xié)作學(xué)習(xí)效果。

2）學(xué)中干預(yù)。在學(xué)習(xí)過程中，虛擬環(huán)境實時監(jiān)控學(xué)習(xí)者狀態(tài)，分析學(xué)習(xí)信息數(shù)據(jù)，同時及時干預(yù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，引導(dǎo)學(xué)習(xí)者高效、科學(xué)地完成學(xué)習(xí)任務(wù)。在學(xué)習(xí)過程中的智慧干預(yù)是整個學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)中最為重要的干預(yù)階段。當學(xué)習(xí)者不能順利完成學(xué)習(xí)任務(wù)時，繼續(xù)學(xué)習(xí)將會存在一定的學(xué)習(xí)風(fēng)險。此時，學(xué)習(xí)者不再適合繼續(xù)進行當前任務(wù)的學(xué)習(xí)，需要及時改變學(xué)習(xí)策略。當虛擬環(huán)境監(jiān)控分析發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)者出現(xiàn)學(xué)習(xí)風(fēng)險時，將會強制干預(yù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)，開啟預(yù)警系統(tǒng)，警告學(xué)習(xí)者繼續(xù)學(xué)習(xí)違反生態(tài)規(guī)律，將會出現(xiàn)嚴重的后果，必須改變學(xué)習(xí)策略。同時，在線學(xué)習(xí)平臺會自動將學(xué)習(xí)任務(wù)分解，推送較為容易學(xué)習(xí)和掌握的資源信息，教師也會根據(jù)學(xué)習(xí)者的實際問題因材施教，幫助學(xué)習(xí)者度過學(xué)習(xí)障礙期。學(xué)習(xí)者獲取虛擬環(huán)境傳遞的干預(yù)信息和資源信息，及時轉(zhuǎn)變學(xué)習(xí)策略，通過線下教師指導(dǎo)與線上測試同步學(xué)習(xí)的方式，進行新一輪的學(xué)習(xí)，并將學(xué)習(xí)信息實時傳遞到虛擬環(huán)境中，云平臺存儲并管理數(shù)據(jù)，利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)進行深入分析后再次傳遞給學(xué)習(xí)者。通過這樣反復(fù)的信息傳遞，最終幫助學(xué)習(xí)者完成學(xué)習(xí)任務(wù)并進入到下一輪的學(xué)習(xí)中。

3）學(xué)后分析。在整個學(xué)習(xí)過程結(jié)束后，虛擬環(huán)境能夠?qū)W(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程產(chǎn)生的所有學(xué)習(xí)情況、情緒變化以及學(xué)習(xí)變化等數(shù)據(jù)信息全部收集并存儲管理在云平臺，形成巨大的資源池，用于縱向分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為，做出科學(xué)的學(xué)習(xí)趨勢判斷，為學(xué)習(xí)者后續(xù)的學(xué)習(xí)提供數(shù)據(jù)支撐和科學(xué)管理。

在整個智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建中，智慧干預(yù)學(xué)習(xí)行為貫穿始終。干預(yù)的方式通過物質(zhì)循環(huán)、能量流動和信息傳遞三種方式展開。特別是在學(xué)習(xí)過程中，干預(yù)是非常復(fù)雜的，物理環(huán)境、虛擬環(huán)境、教師三方既要完成各自的干預(yù)職責(zé)，又要保持密切的聯(lián)系。物理環(huán)境通過傳感器和虛擬環(huán)境的智能分析系統(tǒng)進行物聯(lián)，輸送學(xué)習(xí)必備的物質(zhì)和能量。教師利用虛擬環(huán)境在線學(xué)習(xí)平臺進行分析總結(jié)，科學(xué)布置學(xué)習(xí)任務(wù)，將學(xué)習(xí)信息傳遞給每位學(xué)習(xí)者。學(xué)習(xí)者獲取學(xué)習(xí)信息，利用在線學(xué)習(xí)平臺進行線上線下混合學(xué)習(xí)；接收虛擬環(huán)境匹配學(xué)習(xí)者特征傳輸?shù)馁Y源信息，包括不同類型的微課[6]、MOOC等相關(guān)學(xué)習(xí)材料；創(chuàng)建學(xué)習(xí)共同體，進行自主學(xué)習(xí)、協(xié)作學(xué)習(xí)甚至創(chuàng)客學(xué)習(xí)；從單純的學(xué)習(xí)者向創(chuàng)客者[7]、創(chuàng)造者轉(zhuǎn)變，將自身的學(xué)習(xí)能力發(fā)揮到極致，從而創(chuàng)造更大的社會價值，實現(xiàn)教育可持續(xù)發(fā)展的生態(tài)化學(xué)習(xí)。

2.2 "智慧提升學(xué)習(xí)效果

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建從生態(tài)學(xué)視角出發(fā)，幫助解決學(xué)習(xí)者因主觀因素發(fā)生變化而產(chǎn)生的學(xué)習(xí)問題，從而提高學(xué)習(xí)效率，提升學(xué)習(xí)者智慧水平，最終實現(xiàn)教育的可持續(xù)發(fā)展。

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)環(huán)境不同，更具智慧性。任何學(xué)習(xí)活動都會因為某個要素發(fā)生變化而對其學(xué)習(xí)效果產(chǎn)生限制作用，這些要素被稱為限制因子，智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的動態(tài)平衡能夠通過協(xié)調(diào)各個要素的相互關(guān)系，降低限制因子的限制作用，使其不再是限制學(xué)習(xí)活動的限制因子。物理環(huán)境、教師、學(xué)習(xí)者與虛擬環(huán)境之間的物質(zhì)流、能量流和信息流保持穩(wěn)定的、動態(tài)的、平衡的狀態(tài)，相互作用，相互調(diào)控。當學(xué)習(xí)者主觀方面出現(xiàn)問題時，智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境各要素就會相互調(diào)節(jié)，加強較弱的物質(zhì)流、能量流和信息流流動，減弱較強的物質(zhì)流、能量流和信息流流動，通過調(diào)節(jié)和控制各個環(huán)節(jié)的物質(zhì)流、能量流和信息流，達到強化補償因子、彌補缺失因子的目的。

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的構(gòu)建遵循生態(tài)學(xué)耐受性法則，可以更加智慧地感知學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力，呈現(xiàn)給學(xué)習(xí)者最適范圍內(nèi)的學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)任務(wù)和學(xué)習(xí)環(huán)境，建立科學(xué)、完善的預(yù)警機制。當學(xué)習(xí)者由于自身意志力薄弱，情緒波動時，其持續(xù)學(xué)習(xí)和克服學(xué)習(xí)困難的能力下降，相應(yīng)的耐受程度隨之降低，可接受的學(xué)習(xí)范圍也變小，極容易導(dǎo)致學(xué)習(xí)者偏離最適區(qū)，陷入耐受區(qū)，從而面臨巨大的學(xué)習(xí)環(huán)境脅迫和學(xué)習(xí)壓力。而智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境能夠預(yù)先判斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)動態(tài)和發(fā)展軌跡，一旦學(xué)習(xí)者出現(xiàn)異樣，將及時進行智慧預(yù)警，干預(yù)其學(xué)習(xí)行為，讓他們在最適區(qū)繼續(xù)學(xué)習(xí)，從而穩(wěn)定學(xué)習(xí)情緒，提高學(xué)習(xí)效果。

處于知識的海洋中，學(xué)習(xí)者不會再為知識的獲取而擔(dān)憂，但處于自由寬松的學(xué)習(xí)環(huán)境中，學(xué)習(xí)者往往會減弱學(xué)習(xí)欲望，導(dǎo)致學(xué)習(xí)需求不足。而智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境建立了合理的競爭機制，使學(xué)習(xí)者通過在線組建學(xué)習(xí)共同體、線下組建學(xué)習(xí)小組的方式自然形成學(xué)習(xí)競爭，在實現(xiàn)合作學(xué)習(xí)的同時，增加競爭機制，提高學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)動力，促使其更有效地進行學(xué)習(xí)活動。然而，當學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)過程中出現(xiàn)個人利益問題時，其學(xué)習(xí)欲望將極大增強，直接造成學(xué)習(xí)者之間的競爭壓力增大。根據(jù)學(xué)習(xí)壓力與學(xué)習(xí)效率的關(guān)系可知，當學(xué)習(xí)壓力超過一定的范圍時，壓力越大，學(xué)習(xí)效率越低。因此，學(xué)習(xí)者之間出現(xiàn)激烈的競爭現(xiàn)象時，學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)軌跡將會出現(xiàn)異常，此時，教師、虛擬環(huán)境與物理環(huán)境三者相互配合，通過創(chuàng)設(shè)輕松愉悅的情境、分散學(xué)習(xí)任務(wù)等方式，緩解學(xué)習(xí)者的壓力，使他們恢復(fù)穩(wěn)定的學(xué)習(xí)行為，從而保持學(xué)習(xí)環(huán)境的動態(tài)平衡。

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境以其智能性、先進性、強交互、個性化、人性化、生態(tài)化的特征和服務(wù)，幫助學(xué)習(xí)者隱性提升個人素質(zhì)，提高快速適應(yīng)環(huán)境的能力，增強意志力和抗壓力，在實現(xiàn)智慧學(xué)習(xí)的同時，自然而然地提升了學(xué)習(xí)智慧水平。

3 "智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的智慧性體現(xiàn)

3.1 "智慧識別

3.1.1 "識別學(xué)習(xí)者特征

每個學(xué)習(xí)者都有其特征和學(xué)習(xí)風(fēng)格，科學(xué)判斷學(xué)習(xí)者的特征和學(xué)習(xí)風(fēng)格，不僅有助于有針對性地開展教學(xué)，提高教學(xué)效率和教學(xué)質(zhì)量，而且有助于促進學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效果的提高和學(xué)習(xí)行為的開展。智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境結(jié)合數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)者行為追蹤分析，能夠智慧地識別出學(xué)習(xí)者特征，準確判斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)風(fēng)格，從而幫助教師準確定位，更有針對性地實施教學(xué)，同時，在線學(xué)習(xí)平臺能夠根據(jù)學(xué)習(xí)者特征推送不同類型和不同層次的學(xué)習(xí)資源。

3.1.2 "識別學(xué)習(xí)任務(wù)

與傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)環(huán)境不同，智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境更加注重學(xué)習(xí)環(huán)境的生態(tài)化。目前的教學(xué)行為普遍是教師向?qū)W生布置學(xué)習(xí)任務(wù)，這種基于任務(wù)型的教學(xué)往往因為其明確的目標而起到明顯的教學(xué)效果。但其也有弊端，即學(xué)生層次不同，理解能力和學(xué)習(xí)能力存在差異，導(dǎo)致對問題的解答存在差異，甚至出現(xiàn)個別學(xué)習(xí)者無法完成學(xué)習(xí)任務(wù)的現(xiàn)象，這往往會導(dǎo)致學(xué)習(xí)者出現(xiàn)情緒變化、壓力增大、學(xué)習(xí)興趣下降甚至厭學(xué)等問題；而智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境不僅在教學(xué)過程中突出動態(tài)平衡性，而且在教學(xué)任務(wù)上同樣體現(xiàn)生態(tài)性。教師以往在進行群體教學(xué)時往往無法全面考慮不同學(xué)生而提出不同的學(xué)習(xí)任務(wù)。而在智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中其智慧性一部分體現(xiàn)在虛擬環(huán)境對學(xué)習(xí)任務(wù)的智慧識別上，其本質(zhì)是識別分析學(xué)習(xí)者特征，對學(xué)習(xí)任務(wù)進行不同層次的分解，更具針對性地呈現(xiàn)給不同的學(xué)習(xí)者。如圖4所示，任務(wù)被分為若干部分，如任務(wù)1、任務(wù)2、任務(wù)3等，不同的學(xué)習(xí)者獲得的分解任務(wù)不同，當完成所有分解任務(wù)時，也就完成了最終的任務(wù)。而學(xué)習(xí)能力強、理解能力強并具有較強的分析能力和思維能力的學(xué)習(xí)者，則無須進行分解任務(wù)的學(xué)習(xí)，可直接進行任務(wù)學(xué)習(xí)，如圖4中學(xué)習(xí)者m所示。

3.1.3 "識別學(xué)習(xí)情景

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境下的學(xué)習(xí)情景識別不僅僅是學(xué)習(xí)情景的確定和識別，還涉及整個學(xué)習(xí)過程中前期、中期和后期三個階段，如圖5所示。

智慧識別學(xué)習(xí)情景前期主要包括信息采集、動態(tài)建模和情景推理三個階段。其中，信息采集包括自動化和人工兩種方式。自動化方式是通過傳感器設(shè)備從物理環(huán)境中獲取與學(xué)習(xí)活動相關(guān)的物理信息、視頻監(jiān)控信息以及各種傳感器信息；而人工方式則體現(xiàn)在通過教師獲取專業(yè)知識與技能、學(xué)習(xí)信息、學(xué)習(xí)情景的特征等信息，進而與系統(tǒng)中已存在的資源、知識、檔案數(shù)據(jù)、情景要素模型等信息進行比對、更新，最終確定采集信息的科學(xué)性和可用性；動態(tài)建模的目的是構(gòu)建或更新學(xué)習(xí)情景識別的各種條件要素的模型，包括建構(gòu)情景模型、學(xué)習(xí)者模型、活動模型、領(lǐng)域知識模型和時空模型。模型的構(gòu)建是按照一定的規(guī)則，將信息采集的模塊所得到的原始數(shù)據(jù)和信息映射為符合模型結(jié)構(gòu)的抽象符號[8]。例如學(xué)習(xí)者模型的構(gòu)建，需要獲得學(xué)習(xí)者特征和學(xué)習(xí)行為信息，同時模擬為具體的類型模型。而活動模型的構(gòu)建則需要獲取具體的活動時間、場所、事件等信息；情景推理是依據(jù)學(xué)習(xí)任務(wù)和學(xué)習(xí)目標，通過數(shù)據(jù)驅(qū)動和目標驅(qū)動兩種方式，智能判斷情景的準確性，從而確定具體的情景模型。

智慧識別學(xué)習(xí)情景中期，智慧性體現(xiàn)在動態(tài)變化上。智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的主要特征之一是動態(tài)平衡性，所有的教學(xué)過程、教學(xué)情景、學(xué)習(xí)行為都會隨著時間、空間和學(xué)習(xí)者的自身變化而發(fā)生動態(tài)變化。因此，智慧識別學(xué)習(xí)情景的中期，實則是智慧識別情景分支，會在一個大情景下出現(xiàn)多個不同的小情景，這更加貼切地體現(xiàn)了動態(tài)建模的概念，即隨著情景的變化而進行動態(tài)建模。

智慧識別學(xué)習(xí)情景后期，智慧性主要體現(xiàn)在對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為的分析上。當學(xué)習(xí)者完成某個學(xué)習(xí)情景時，系統(tǒng)會自動存儲該學(xué)習(xí)過程中的全部模型，豐富數(shù)據(jù)庫，為下次的建模識別提供依據(jù)。同時，系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)過程所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)和信息進行分析，歸納出學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀況，保留成功的行為信息，并對失敗的學(xué)習(xí)行為或者場景的不足之處提出改進的方法和建議，幫助學(xué)習(xí)者更加有效地進行情景學(xué)習(xí)。

3.1.4 "識別學(xué)習(xí)需求

學(xué)習(xí)需求主要包括學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)資源和學(xué)習(xí)情感四大方面，智慧識別學(xué)習(xí)需求即通過對學(xué)習(xí)環(huán)境的感知、學(xué)習(xí)者特征的分析、學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)挖掘等方式智慧匹配學(xué)習(xí)任務(wù)、學(xué)習(xí)內(nèi)容，按需推送學(xué)習(xí)資源，根據(jù)學(xué)習(xí)者情感變化智慧調(diào)節(jié)學(xué)習(xí)需求，從而促進智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的動態(tài)平衡發(fā)展。

提出學(xué)習(xí)任務(wù)需求是學(xué)習(xí)者自身動力充足的體現(xiàn)，即學(xué)習(xí)者希望通過獲取學(xué)習(xí)任務(wù)進行充滿動力的學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)任務(wù)與學(xué)習(xí)內(nèi)容緊密關(guān)聯(lián)。虛擬環(huán)境能夠通過數(shù)據(jù)挖掘和學(xué)習(xí)者信息分析判斷學(xué)習(xí)者當前的學(xué)習(xí)需求，或者是知識技能性學(xué)習(xí)需求，或者是興趣愛好學(xué)習(xí)需求，甚至是休閑娛樂學(xué)習(xí)需求。識別到學(xué)習(xí)者的即時需求后，出現(xiàn)對應(yīng)學(xué)習(xí)內(nèi)容的相關(guān)任務(wù)。學(xué)習(xí)內(nèi)容不同，任務(wù)的形式也不同——包括知識問答式、游戲化進階式、技能操作式等多種形式。在學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程中，虛擬環(huán)境根據(jù)識別的學(xué)習(xí)者特征與學(xué)習(xí)內(nèi)容，按需推送學(xué)習(xí)資源[9]，包括MOOC[3]、微課、創(chuàng)課等形式的開放資源，也涉及優(yōu)質(zhì)的圖文與影像材料，這些學(xué)習(xí)資源有助于學(xué)習(xí)者有計劃地、有針對性地、高效率地學(xué)習(xí)。然而在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)者可能會因為學(xué)習(xí)內(nèi)容或者外部環(huán)境變化而產(chǎn)生情緒波動，情感的變化是學(xué)習(xí)需求變化的重要體現(xiàn)，不同的情感表明其所需求的學(xué)習(xí)方式和內(nèi)容在發(fā)生變化。因此，構(gòu)建的智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境不僅能夠智慧地識別學(xué)習(xí)者在學(xué)習(xí)內(nèi)容、任務(wù)形式、資源等方面的需求，而且能夠智慧地判斷學(xué)習(xí)者情感發(fā)生變化而產(chǎn)生的即時需求。

3.2 "智慧感知

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的智慧感知系統(tǒng)通過RFID、HRS、QRCoad等技術(shù)以及各種傳感器和嵌入式設(shè)備，對學(xué)習(xí)環(huán)境進行物理感知、情境感知和社會感知。

3.2.1 "物理感知

物理感知主要發(fā)生在物理環(huán)境中，通過感知環(huán)境中的空氣、溫度、光線、聲音等信息進一步調(diào)節(jié)和控制環(huán)境溫度、濕度、亮度、色彩以及聲控設(shè)備。智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境能夠?qū)崿F(xiàn)智能控制空調(diào)、音箱、電燈、窗簾、門窗以及噴水設(shè)備，其智慧性體現(xiàn)在能夠準確感知物理環(huán)境信息，匹配學(xué)習(xí)者特征和學(xué)習(xí)情境，調(diào)節(jié)滿足學(xué)習(xí)者需求的物理環(huán)境因素，包括空調(diào)的溫濕度，燈光的強弱，音響聲音的大小，窗簾、門窗的開閉等的調(diào)控，從而為學(xué)習(xí)者提供最安全、舒適的物理環(huán)境。

3.2.2 "情境感知

情境感知是指系統(tǒng)主動感知情境變化，根據(jù)用戶當前任務(wù)需要，在恰當?shù)臅r機提供恰當?shù)男畔⒑头?wù)[10]。其原理是以傳感設(shè)備和計算機設(shè)備為感知設(shè)備，按照各類參數(shù)進行加工與處理，從而獲取相應(yīng)的情境信息[11]。在智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中，情境主要包括學(xué)習(xí)者自身情境（身體情境、身份標識情境）、物理情境（空間、時間、環(huán)境）、計算機系統(tǒng)情境（資源情境、可用性情境、存取情境）、人機交互情境（實時交互、歷史數(shù)據(jù)）和社會情境（規(guī)約、人際關(guān)系）。通過對各類情境的感知，進行數(shù)據(jù)分析，建模處理，從而適應(yīng)智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求，不斷提升學(xué)習(xí)者的智慧水平，促進教育的可持續(xù)發(fā)展。

3.2.3 "社會感知

社會感知主要包括感知學(xué)習(xí)者與教師之間的社會關(guān)系、感知學(xué)習(xí)者與學(xué)習(xí)者之間的學(xué)習(xí)需求和交往關(guān)系。通過獲取與學(xué)習(xí)者相關(guān)的社會關(guān)系信息，進而分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)特征與價值取向。

3.3 "智慧干預(yù)

在智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中，學(xué)習(xí)者往往有較強的適應(yīng)能力和自我調(diào)節(jié)能力，以保持生態(tài)學(xué)習(xí)的動態(tài)平衡發(fā)展。只有當學(xué)習(xí)者行為發(fā)生異變，威脅到學(xué)習(xí)環(huán)境的動態(tài)平衡時，智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境才會進行有針對性的干預(yù)，保證學(xué)習(xí)者的正常學(xué)習(xí)。智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境中的智慧干預(yù)主要體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，不利因素出現(xiàn)時的智慧干預(yù)，即當某一要素出現(xiàn)變化，如極度缺乏，成為影響學(xué)習(xí)的限制因子時的智慧干預(yù)；第二，促進學(xué)習(xí)者智慧學(xué)習(xí)的智慧干預(yù)，如按需推送學(xué)習(xí)資源、智能分配學(xué)習(xí)任務(wù)等。

3.3.1 "出現(xiàn)不利因素的智慧干預(yù)

當由于學(xué)習(xí)需求不足、學(xué)習(xí)態(tài)度消極、同伴競爭壓力過大、意志力薄弱、情感情緒波動、受到脅迫而影響正常的學(xué)習(xí)行為時，這些因素就成為阻礙學(xué)習(xí)的限制因子。當限制因子出現(xiàn)時，將會極大程度影響學(xué)習(xí)效果甚至阻礙學(xué)習(xí)者繼續(xù)學(xué)習(xí)。此時，虛擬環(huán)境通過智慧感知與數(shù)據(jù)分析等方式獲取學(xué)習(xí)者實時信息，并對其進行智慧干預(yù)，使異常的學(xué)習(xí)行為轉(zhuǎn)變?yōu)檎５膶W(xué)習(xí)行為，從而維持學(xué)習(xí)環(huán)境的動態(tài)平衡。

3.3.2 "促進智慧學(xué)習(xí)的智慧干預(yù)

智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境構(gòu)建的最終目的是維持學(xué)習(xí)動態(tài)平衡，實現(xiàn)教育可持續(xù)發(fā)展。在教與學(xué)的過程中，可以通過智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境的影響，有效提升學(xué)習(xí)者的智慧水平，通過干預(yù)學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為，促進學(xué)習(xí)者智慧學(xué)習(xí)。根據(jù)圖3可知，在出現(xiàn)學(xué)習(xí)行為之前，虛擬環(huán)境通過學(xué)習(xí)分析技術(shù)和大數(shù)據(jù)對學(xué)習(xí)者進行數(shù)據(jù)挖掘和分析，匹配學(xué)習(xí)者特征，按需推送學(xué)習(xí)資源；同時科學(xué)分配學(xué)習(xí)任務(wù)，為學(xué)習(xí)者提供最優(yōu)質(zhì)的學(xué)習(xí)資源、最適合的學(xué)習(xí)任務(wù)、最佳的學(xué)習(xí)環(huán)境。在學(xué)習(xí)過程中，虛擬環(huán)境與物理環(huán)境通過感知識別學(xué)習(xí)行為，以激發(fā)學(xué)習(xí)者的創(chuàng)造能力為目的，發(fā)揮學(xué)習(xí)者主觀學(xué)習(xí)能動性和團隊學(xué)習(xí)、互助共進的協(xié)作精神，科學(xué)、合理地創(chuàng)設(shè)學(xué)習(xí)情境、感知學(xué)習(xí)需求、刺激學(xué)習(xí)行為，從而提升學(xué)習(xí)者的智慧水平。最后，虛擬環(huán)境獲取學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為軌跡數(shù)據(jù)，進而分析、整理、歸納、反饋，并進行映像建模，將結(jié)果存儲于數(shù)據(jù)庫中，為后續(xù)的學(xué)習(xí)提供智慧保障。

3.4 "智慧評價

傳統(tǒng)的評價機制較為簡單，主要是通過學(xué)習(xí)結(jié)束后的試卷測評進行評測。而隨著教育發(fā)展的不斷進步和網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的逐步成熟，對學(xué)習(xí)者的評價機制越來越多樣化，評價標準更科學(xué)、評價形式更豐富。有學(xué)者認為，學(xué)習(xí)評價應(yīng)該從教師教學(xué)記分機制，學(xué)生課程學(xué)習(xí)檔案，自主學(xué)習(xí)檔案，課堂活動與日常學(xué)習(xí)觀察記錄，學(xué)生自評、互評與教師評價相結(jié)合，訪談與問卷調(diào)查，期末測試等方面進行綜合考量[12]；還有學(xué)者從過程性評價的角度出發(fā)，綜合考慮學(xué)習(xí)動機、學(xué)習(xí)過程和學(xué)習(xí)效果[13]。這些評價體系都能夠在一定程度上幫助教師相對準確評價學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)結(jié)果，但評價的及時性、學(xué)生的特殊性等方面仍存在問題，更無法準確獲得學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。而構(gòu)建智慧學(xué)習(xí)生態(tài)環(huán)境，能夠建立健全更加智慧的評價機制，針對學(xué)習(xí)者的行為特征，進行追蹤和測量，實現(xiàn)實時評價、分層評價與信息反饋。智慧評價既能對群體學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)信息作出科學(xué)評價，又能個性化評價學(xué)習(xí)行為，從而保障評價的公平性、科學(xué)性、全面性和實時性，最大化幫助學(xué)習(xí)者完善學(xué)習(xí)模式、提升學(xué)習(xí)智慧水平。

4 "結(jié)束語

當前，我國智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的研究已趨于成熟，不論理論層面還是實踐層面都取得了突破性的進展。但是目前的研究成果更多層面停留在智能性的研究上，對于提升學(xué)習(xí)者的智慧水平即促進學(xué)習(xí)者智慧的教育研究還遠遠不夠。從生態(tài)學(xué)角度研究智慧學(xué)習(xí)環(huán)境的功能及智慧性，有助于促進智慧學(xué)習(xí)的發(fā)展，提升學(xué)習(xí)者智慧水平，為未來實現(xiàn)教育現(xiàn)代化、教育可持續(xù)發(fā)展奠定基礎(chǔ)。

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